Fugu-MT 論文翻訳(概要): Large Language Models Reflect Human Citation Patterns with a Heightened Citation Bias

論文の概要: Large Language Models Reflect Human Citation Patterns with a Heightened Citation Bias

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15739v3
Date: Sat, 24 Aug 2024 12:04:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-27 23:27:05.674981
Title: Large Language Models Reflect Human Citation Patterns with a Heightened Citation Bias
Title（参考訳）: 強化サイテーションバイアスを用いた大規模言語モデルによる人間のクエンテーションパターンの反映
Authors: Andres Algaba, Carmen Mazijn, Vincent Holst, Floriano Tori, Sylvia Wenmackers, Vincent Ginis,
Abstract要約: サイテーションの実践は科学的知識の構造を形成するのに不可欠であるが、それらは現代の規範や偏見の影響を受けていることが多い。 LLM(Large Language Models)の出現は、これらのプラクティスに新たなダイナミクスをもたらす。本稿では,これらの特徴を,AAAI,NeurIPS,ICML,ICLRのデータセットを用いて解析する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7812428873698407
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Citation practices are crucial in shaping the structure of scientific knowledge, yet they are often influenced by contemporary norms and biases. The emergence of Large Language Models (LLMs) introduces a new dynamic to these practices. Interestingly, the characteristics and potential biases of references recommended by LLMs that entirely rely on their parametric knowledge, and not on search or retrieval-augmented generation, remain unexplored. Here, we analyze these characteristics in an experiment using a dataset from AAAI, NeurIPS, ICML, and ICLR, published after GPT-4's knowledge cut-off date. In our experiment, LLMs are tasked with suggesting scholarly references for the anonymized in-text citations within these papers. Our findings reveal a remarkable similarity between human and LLM citation patterns, but with a more pronounced high citation bias, which persists even after controlling for publication year, title length, number of authors, and venue. The results hold for both GPT-4, and the more capable models GPT-4o and Claude 3.5 where the papers are part of the training data. Additionally, we observe a large consistency between the characteristics of LLM's existing and non-existent generated references, indicating the model's internalization of citation patterns. By analyzing citation graphs, we show that the references recommended are embedded in the relevant citation context, suggesting an even deeper conceptual internalization of the citation networks. While LLMs can aid in citation generation, they may also amplify existing biases, such as the Matthew effect, and introduce new ones, potentially skewing scientific knowledge dissemination.
Abstract（参考訳）: サイテーションの実践は科学的知識の構造を形成するのに不可欠であるが、それらは現代の規範や偏見の影響を受けていることが多い。 LLM(Large Language Models)の出現は、これらのプラクティスに新たなダイナミクスをもたらす。興味深いことに、LLMが推奨する参照の特徴と潜在的なバイアスは、そのパラメトリックな知識に完全に依存しており、検索や検索強化世代に依存していない。本稿では,これらの特徴を,GPT-4の知識遮断日後に公表されたAAAI,NeurIPS,ICML,ICLRのデータセットを用いて解析する。本実験では,これらの論文の中で,匿名化された文中の引用を学術的に参照することを提案する。以上の結果より, 出版年, タイトル長, 著者数, 会場数に比して, 高い引用バイアスが持続することが明らかとなった。 GPT-4と、より有能なモデルであるGPT-4oとClaude 3.5の両方で、論文はトレーニングデータの一部である。さらに, LLMの既存の参照と存在しない参照の特徴との間に大きな一貫性が見られ, モデルが励起パターンを内部化していることが示唆された。引用グラフを解析することにより、推奨される参照が関連する引用コンテキストに埋め込まれていることを示し、引用ネットワークのより深い概念的内部化を示唆する。 LLMは引用生成に役立つが、マシュー効果のような既存のバイアスを増幅し、新しいバイアスを導入し、科学的知識の拡散を引き起こす可能性がある。

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